次世代エネルギーデバイスに対する人工知能技術に基づく損傷評価法

研究課題

研究責任者	福井健一大阪大学, 産業科学研究所, 助教
研究期間 (年度)	2012 – 2013
概要	企業の評価用固体酸化物形燃料電池(SOFC)スタックに対して、AE(アコースティック・エミッション)法により損傷波形信号を取得し、自己組織化マップに基づく独自データマイニング手法により類似損傷事象の自律的な分類および時系列可視化を行った。空気欠乏、燃料欠乏、炭素析出の3種類の損傷評価試験により、作為的に損傷を起こした。その結果、性能が低下する前段階のマイクロクラック等の構造変化が可視化結果からも確認できた。よってSOFCスタックに対しても、本手法の有効性が確認できた。